En unos días en los que todo el mundo quiere todo para “¡ya!”, y en el que sorprender a la gente es cada vez más difícil la Atención al Cliente sigue buscando elementos de diferenciación y servicio que cumplan con el doble objetivo de eficiencia y eficacia del que hemos venido hablando en numerosas ocasiones.

Hoy querría hablar brevemente de uno de los factores que creo que se va a poner de moda en los próximos meses y años, y sobre los que toda estrategia y operación de Gestión de Cliente que se precie debería basarse: la predicción del comportamiento del cliente y las posibilidades operativas que nos abre. La posibilidad de adelantarnos a sus deseos, problemas y necesidades para solucionarlas, evitarlas o gestionarlas de la manera más eficiente posible.

Y cuando hablo de comportamiento de cliente lo estoy haciendo en diferentes vertientes: saber para qué me está llamando antes de que me lo diga, saber que me va a llamar antes de que él mismo lo sepa, y saber cuál va a ser su comportamiento en los próximos meses (si va a renovar, si va a intentar irse, si va a comprar otro de nuestros productos…)

Ya sé que podemos pensar que, con lo difícil que es “acertar” el número de llamadas que voy a tener la semana que viene en el call center, sería una locura pensar que podríamos acertar además el motivo de esas llamadas. Sin embargo creo que no sólo es posible (con un aceptable margen de error), sino que cada vez es más necesario hacerlo si queremos dar un trato excelente a un coste adecuado. La complejidad del servicio es cada vez mayor, el nivel de exigencia del cliente también, y toda información es poca para estar preparado en el momento de la verdad.

Sabiendo para qué van a contactar conmigo puedo definir mejor el tipo de servicio que le voy a dar a cada cliente, el canal más adecuado para atender su necesidad, e incluso tener preparados los recursos necesarios (con las herramientas y preparación adecuadas) para satisfacerlo. Y todo ello al mejor coste posible.

¿Y cómo lo hago?. Pues conociendo mi negocio y las necesidades de mi cliente… y con mucho análisis! Creo que el Análisis de la Información de Cliente es una de las funciones con más recorrido hoy día dentro de un Área de Clientes. Es el tablero de mandos desde el que puede y debe gobernarse todo el servicio entregado. Nos debe dar todos los datos necesarios para que la operación funcione correctamente, para tomar las decisiones adecuadas en cada momento, y para predecir las necesidades que tendremos a futuro.

Y el primer elemento para el que podemos utilizar esta información es para la predicción del motivo de contacto. Algo que, además de servirnos para un mejor tratamiento de los mismos (en muchas ocasiones automatizado), produce una sensación de personalización, conocimiento y control que genera siempre una sorpresa positiva en el cliente. Es un candidato perfecto al ¡wow! que muchos apadrinan como ingrediente indispensable de una atención de gran calidad. Además, y en un segundo nivel podría llevarnos a resolver la demanda del cliente antes incluso de que sepa que la tiene. Sería formidable contactar con el cliente y decirle: “ya hemos solucionado un problema por el que usted iba a llamarnos antes de que se haya dado cuenta” 🙂

La información para determinar las necesidades del cliente ha de venir sobre todo del análisis del propio cliente y su momento en el ciclo de vida. Además, la información de los productos que posee y su nivel de uso nos ayudarán a perfilar mejor sus necesidades. Si eso lo juntamos con su comportamiento a lo largo del tiempo, sus necesidades y contactos anteriores y la correlación entre los mismos, seremos incluso capaces de predecir su necesidad antes de que el cliente mismo lo sepa.

Y no estoy hablando del célebre Big Data. Todo esto podemos y tenemos que hacerlo, analizarlo y operativizarlo primero con el “Small Data” de toda la vida :-). Esto es, Excel, Access o cualquier software Base de Datos más de “andar por casa”. Mi opinión es que hay que aprenderlo y entenderlo en lo pequeño antes de dar el salto a lo masivo porque lo importante no son los datos, sino las reglas e inteligencia que hay que construir detrás para sacar los patrones de comportamiento. Y eso hay que hacerlo en un entorno abarcable. Es la síntesis de estadística y negocio aplicada a la detección de necesidades.

Luego queda implementarlo. Aquí juegan un papel muy activo los canales automatizados de gestión y el self, aunque también es necesaria su implantación en el call center a través de los mismos agentes que dan atención directa. Aquí comienza el entorno en el que debe reinar la palabra “proactividad”. El momento de adelantarnos, proponer y preguntar.

En mi opinión el primer paso debería ser implantar un sistema de identificación de cliente en tiempo real y ofrecimiento personalizado del menú del IVR. La personalización vendría de la ubicación de ese cliente dentro de alguno de los grupos predefinidos de necesidades. Después ya entraríamos en la incorporación de otros canales como la web en los que los ahorros ya serían más indirectos y estarían más enfocados al incremento del uso y la mejora de la experiencia.

En el call center, además del menú personalizado del IVR creo que sería muy útil introducir este mismo concepto a nivel de atención en agente. Aquí ya no tanto adelantándose a la petición del cliente, sino ofreciendo como ampliación alguna de las necesidades que hubiéramos identificado como correlacionadas con la principal. Por ejemplo, si un cliente llama para preguntar el estado de su pedido explicarle además cómo consultarlo en la página web (para que no vuelva a llamar), o cómo recogerlo en el Transportista en caso de no estar en casa, o dónde encontrar la información para una potencial devolución.

El segundo paso en dificultad para mí sería ir un poco más allá en el grado de personalización. Aquí ya no sólo influiría el “grupo” en el que incluyéramos al cliente identificado, sino que entraría en juego el histórico de su pasado individual: ¿qué ha hecho en los últimos meses?, ¿en qué procesos está inmerso ahora (upgrade, baja, reclamación, pedido…)?, ¿para qué ha contactado conmigo últimamente?, …

Aquí el sistema ya tendría que entrar en tiempo real en el histórico de cada cliente y aplicar sus reglas de negocio al mismo. La necesidad de capacidad y velocidad se incrementa exponencialmente, pero los resultados pueden ser espectaculares. Y digo “pueden ser” porque no necesariamente lo serán si no lo hacemos bien. Es un modelo mucho más exigente, no sólo desde el punto de vista de la inversión, sino desde el del análisis de negocio. Mi consejo es estar realmente seguro de la utilidad que le vamos a sacar antes de entrar en él.

Al final hemos de cerrar el círculo con el autoaprendizaje del modelo (bien automatizado o ayudado manualmente por manos humanas 🙂 ). Debe recogerse toda la información de nuestros aciertos y errores para refinar la lógica de ofrecimiento y el conocimiento del cliente. Habrá clientes “mal encajados” (ya sea por su segmentación o momento del ciclo de vida) que hay que resituar, y reglas generales que han de afinarse con la inclusión de nuevas variables. De todas maneras mi consejo es que dejemos espacio a Pareto y no luchemos por la perfección. Estamos hablando de grandes números en la mayoría de las ocasiones, y aquí el tratamiento de excepciones nunca es rentable.

El futuro de la Atención al Cliente está en saber lo que necesita el cliente antes de que lo sepa él mismo. Estamos todavía lejos de ello, y puede parecer ciencia ficción, pero ya podemos y debemos dar los primeros pasos en esa dirección. Creo que en unos años (no sé si muchos todavía :-)) el cliente no tendrá que llamar ni escribir para pedir o preguntar nada. Pero ello no será porque no necesite nada, sino porque nosotros ya sabremos lo que requiere en cada momento y estaremos proporcionándoselo proactivamente. Será el paraíso de los adivinos… y de los tímidos ;-).